写得太好了！java语言程序设计课后答案

写在前面

很多小伙伴留言说让我写一些工作过程中的真实案例&＃xff0c;写些啥呢&＃xff1f;想来想去&＃xff0c;写一篇我在以前公司从零开始到用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧。

本文记录了我之前初到一家创业公司&＃xff0c;从零开始到用户超千万&＃xff0c;系统压力暴增的情况下是如何一步步优化MySQL数据库的&＃xff0c;以及数据库架构升级的演变过程。升级的过程极具技术挑战性&＃xff0c;也从中收获不少。希望能够为小伙伴们带来实质性的帮助。

微服务倡导将复杂的单体应用拆分为若干个功能简单、松耦合的服务&＃xff0c;这样可以降低开发难度、增强扩展性、便于敏捷开发。当前被越来越多的开发者推崇&＃xff0c;很多互联网行业巨头、开源社区等都开始了微服务的讨论和实践。

虽然微服务现在如火如荼&＃xff0c;但对其实践其实仍处于探索阶段。很多中小型互联网公司&＃xff0c;鉴于经验、技术实力等问题&＃xff0c;微服务落地比较困难。

如著名架构师Chris Richardson所言&＃xff0c;目前存在的主要困难有如下几方面&＃xff1a;

• 单体应用拆分为分布式系统后&＃xff0c;进程间的通讯机制和故障处理措施变的更加复杂。
• 系统微服务化后&＃xff0c;一个看似简单的功能&＃xff0c;内部可能需要调用多个服务并操作多个数据库实现&＃xff0c;服务调用的分布式事务问题变的非常突出。
• 微服务数量众多&＃xff0c;其测试、部署、监控等都变的更加困难。

随着RPC框架的成熟&＃xff0c;第一个问题已经逐渐得到解决。例如springcloud可以非常好的支持restful调用&＃xff0c;dubbo可以支持多种通讯协议。关注公众号码猿技术专栏获取更多面试资源。

对于第三个问题&＃xff0c;随着docker、devops技术的发展以及各公有云paas平台自动化运维工具的推出&＃xff0c;微服务的测试、部署与运维会变得越来越容易。

而对于第二个问题&＃xff0c;现在还没有通用方案很好的解决微服务产生的事务问题。分布式事务已经成为微服务落地最大的阻碍&＃xff0c;也是最具挑战性的一个技术难题。

• 原子性&＃xff08;Atomicity&＃xff09;: 一个事务的所有系列操作步骤被看成是一个动作&＃xff0c;所有的步骤要么全部完成要么一个也不会完成&＃xff0c;如果事务过程中任何一点失败&＃xff0c;将要被改变的数据库记录就不会被真正被改变。
• 一致性&＃xff08;Consistency&＃xff09;: 数据库的约束 级联和触发机制Trigger都必须满足事务的一致性。也就是说&＃xff0c;通过各种途径包括外键约束等任何写入数据库的数据都是有效的&＃xff0c;不能发生表与表之间存在外键约束&＃xff0c;但是有数据却违背这种约束性。所有改变数据库数据的动作事务必须完成&＃xff0c;没有事务会创建一个无效数据状态&＃xff0c;这是不同于CAP理论的一致性"consistency".
• 隔离性&＃xff08;Isolation&＃xff09;: 主要用于实现并发控制, 隔离能够确保并发执行的事务能够顺序一个接一个执行&＃xff0c;通过隔离&＃xff0c;一个未完成事务不会影响另外一个未完成事务。
• 持久性&＃xff08;Durability&＃xff09;: 一旦一个事务被提交&＃xff0c;它应该持久保存&＃xff0c;不会因为和其他操作冲突而取消这个事务。很多人认为这意味着事务是持久在磁盘上&＃xff0c;但是规范没有特别定义这点。

分布式事务的目的是保障分库数据一致性&＃xff0c;而跨库事务会遇到各种不可控制的问题&＃xff0c;如个别节点永久性宕机&＃xff0c;像单机事务一样的 ACID 是无法奢望的。

另外&＃xff0c;业界著名的 CAP 理论也告诉我们&＃xff0c;对分布式系统&＃xff0c;需要将数据一致性和系统可用性、分区容忍性放在天平上一起考虑。

两阶段提交协议(简称2PC)是实现分布式事务较为经典的方案&＃xff0c;但 2PC 的可扩展性很差&＃xff0c;在分布式架构下应用代价较大&＃xff0c;eBay 架构师 Dan Pritchett 提出了 BASE 理论&＃xff0c;用于解决大规模分布式系统下的数据一致性问题。关注公众号码猿技术专栏获取更多面试资源。

BASE 理论告诉我们&＃xff1a;可以通过放弃系统在每个时刻的强一致性来换取系统的可扩展性。

在分布式系统中&＃xff0c;一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容忍性(Partition Tolerance)3 个要素最多只能同时满足两个&＃xff0c;不可兼得。其中&＃xff0c;分区容忍性又是不可或缺的。

• 一致性&＃xff1a;分布式环境下&＃xff0c;多个节点的数据是否强一致。
• 可用性&＃xff1a;分布式服务能一直保证可用状态。当用户发出一个请求后&＃xff0c;服务能在有限时间内返回结果。
• 分区容忍性&＃xff1a;特指对网络分区的容忍性。

举例&＃xff1a;Cassandra、Dynamo 等&＃xff0c;默认优先选择 AP&＃xff0c;弱化 C;HBase、MongoDB 等&＃xff0c;默认优先选择 CP&＃xff0c;弱化 A。

核心思想&＃xff1a;

• 基本可用( Basically Available)&＃xff1a;指分布式系统在出现故障时&＃xff0c;允许损失部分的可用性来保证核心可用&＃xff1b;
• 软状态( Soft state)&＃xff1a;指允许分布式系统存在中间状态&＃xff0c;该中间状态不会影响到系统的整体可用性&＃xff1b;
• 最终一致性( Eventual consistency)&＃xff1a;指分布式系统中的所有副本数据经过一定时间后&＃xff0c;最终能够达到一致的状态&＃xff1b;
• 原子性&＃xff08;A&＃xff09;与持久性&＃xff08;D&＃xff09;必须根本保障&＃xff1b;
• 为了可用性、性能与降级服务的需要&＃xff0c;只有降低一致性( C ) 与 隔离性( I ) 的要求&＃xff1b;
• 酸碱平衡(ACID-BASE Balance)&＃xff1b;

BASE 是对 CAP 中 AP 的一个扩展

数据的一致性模型可以分成以下三类&＃xff1a;

• 强一致性&＃xff1a;数据更新成功后&＃xff0c;任意时刻所有副本中的数据都是一致的&＃xff0c;一般采用同步的方式实现。
• 弱一致性&＃xff1a;数据更新成功后&＃xff0c;系统不承诺立即可以读到最新写入的值&＃xff0c;也不承诺具体多久之后可以读到。
• 最终一致性&＃xff1a;弱一致性的一种形式&＃xff0c;数据更新成功后&＃xff0c;系统不承诺立即可以返回最新写入的值&＃xff0c;但是保证最终会返回上一次更新操作的值。

分布式系统数据的强一致性、弱一致性和最终一致性可以通过 Quorum NRW 算法分析。

• 在单个数据库的本地并且限制在单个进程内的事务
• 本地事务不涉及多个数据来源

• 两阶段提交&＃xff08;2PC, Two Phase Commit&＃xff09;方案&＃xff1b;
• 本地消息表 &＃xff08;eBay 事件队列方案&＃xff09;&＃xff1b;
• TCC 补偿模式&＃xff1b;

分类&＃xff1a;

• 两阶段型
• 补偿型
• 异步确保型
• 最大努力通知型

服务模式&＃xff1a;

• 可查询操作
• 幂等操作
• TCC操作
• 可补偿操作

面试前的“练手”还是很重要的&＃xff0c;所以开始面试之前一定要准备好啊&＃xff0c;不然也是耽搁面试官和自己的时间。

我自己是刷了不少面试题的&＃xff0c;所以在面试过程中才能够做到心中有数&＃xff0c;基本上会清楚面试过程中会问到哪些知识点&＃xff0c;高频题又有哪些&＃xff0c;所以刷题是面试前期准备过程中非常重要的一点。

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